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torch.nn.utils.rnn.pad_sequence

torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(sequences, batch_first=False, padding_value=0.0)[源代码]

用 padding_value 填充长度可变的张量列表。

pad_sequence 将一个张量列表沿新维度堆叠，并将其填充到相同长度。例如，如果输入是一个大小为 L x * 的序列列表，并且 batch_first 为 False，则输出的大小为 T x B x *。

B 是批次大小。它等于 sequences 中的元素数量。 T 是最长序列的长度。 L 是序列的长度。 * 是任意数量的尾随维度，包括无。

示例

>>> from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
>>> a = torch.ones(25, 300)
>>> b = torch.ones(22, 300)
>>> c = torch.ones(15, 300)
>>> pad_sequence([a, b, c]).size()
torch.Size([25, 3, 300])

注意

此函数返回一个大小为 T x B x * 或 B x T x * 的张量，其中 T 是最长序列的长度。此函数假设序列中所有张量的尾随维度和类型相同。

Parameters

  • sequences（列表[张量]）– 可变长度序列的列表。

  • batch_first (布尔值, 可选) – 如果为真，输出将为 B x T x *，否则为 T x B x *。默认值：False。

  • padding_value（float, 可选）– 填充元素的值。默认值：0。

Returns

如果 batch_first 是 False，则为大小为 T x B x * 的张量。 否则为大小为 B x T x * 的张量

Return type

张量

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